Evaluation of the Reproducibility of Bolus Transit Quantification With Contrast-Enhanced Ultrasound Across Multiple Scanners and Analysis Software Packages—A Quantitative Imaging Biomarker Alliance Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Contrast enhanced ultrasound (CEUS) is now broadly used clinically for liver lesion detection and characterization. Obstacles to the efforts to quantify perfusion with CEUS have been the lack of a standardized approach and undocumented reproducibility. The use of multiple scanners and different analysis software packages compounds the degree of variability. Our objectives were to standardize a CEUS-based approach for quantification of perfusion-related parameters of liver lesions and to evaluate the variability of bolus transit parameters (rise time [RT], mean transit time [MTT], peak intensity, and area under the curve) obtained from various clinical ultrasound scanners and analysis software. MATERIALS AND METHODS: Bolus transit as a way of evaluating perfusion has been investigated both in vivo and in vitro in the past but without establishing its reproducibility. We developed a tissue flow phantom that produces time-intensity curves very similar to those extracted from clinical cine loops of liver lesions. We evaluated the variability of the bolus transit parameters with 4 commercial scanners (Philips iU22, Philips EPIQ, GE LOGIQ E9, and Siemens Acuson Sequoia) and 3 different analysis software packages in multiple trials (15 per scanner). RESULTS: The variability (coefficient of variation) from repeated trials and while using a single scanner and software was less than 8% for RT, less than 12% for MTT, less than 49% for peak intensity, and less than 50% for area under the curve. Currently, it is not possible to directly compare amplitude values from different scanners and analysis software packages owing to the arbitrary linearization algorithm used among manufacturers; however, it is possible for time parameters (RT and MTT). The variability when using a different scanner with the same analysis software package was less than 9% for RT and less than 21% for MTT. The variability when using a different analysis software with the same scanner was less than 9% for RT and less than 15% for MTT. In all the evaluations we have performed, RT is the least variable parameter, while MTT is only slightly more variable. CONCLUSIONS: The present study will lay the groundwork for multicenter patient evaluations with CEUS quantification of perfusion-related parameters with the bolus transit technique. When using the protocol and method developed here, it is possible to perform perfusion quantification on different scanners and analysis software and be able to compare the results. The current work is the first study that presents a comparison of bolus transit parameters derived from multiple systems and software packages.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».